Reference: 《创建Java线程池》[1],《Java线程:新特征-线程池》[2], 《Java线程池学习》[3],《线程池ThreadPoolExecutor使用简介》[4],《Java5中的线程池实例讲解》[5],《ThreadPoolExecutor使用和思考》[6]
[1]中博主自己通过ThreadGroup实现一个线程池(挺方便理解的),使用的是jdk1.4版本,Jdk1.5版本以上提供了现成的线程池。
[2]中介绍了java.util.concurrent.Executors类的API。
[3]中介绍了Java中线程池的类体系结构。
[4]中有ThreadPoolExecutor的实例应用。
[5]中有线程池的实例讲解,实现了一个基于线程池的端口监听服务器。★
[6]中有对源码比较细致的分析,而且排版不错( ^_^ )
Java里面线程池的顶级接口是Executor,但是严格意义上讲Executor并不是一个线程池,而只是一个执行线程的工具。真正的线程池接口是ExecutorService。下面这张图完整描述了线程池的类体系结构。
标记一下比较重要的类:
ExecutorService: | 真正的线程池接口。 |
ScheduledExecutorService | 能和Timer/TimerTask类似,解决那些需要任务重复执行的问题。 |
ThreadPoolExecutor | ExecutorService的默认实现。 |
ScheduledThreadPoolExecutor | 继承ThreadPoolExecutor的ScheduledExecutorService接口实现,周期性任务调度的类实现。 |
要配置一个线程池是比较复杂的,尤其是对于线程池的原理不是很清楚的情况下,很有可能配置的线程池不是较优的,因此在Executors类里面提供了一些静态工厂,生成一些常用的线程池。
- newSingleThreadExecutor:创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个线程在工作,也就是相当于单线程串行执行所有任务。如果这个唯一的线程因为异常结束,那么会有一个新的线程来替代它。此线程池保证所有任务的执行顺序按照任务的提交顺序执行。
- newFixedThreadPool:创建固定大小的线程池。每次提交一个任务就创建一个线程,直到线程达到线程池的最大大小。线程池的大小一旦达到最大值就会保持不变,如果某个线程因为执行异常而结束,那么线程池会补充一个新线程。
- newCachedThreadPool:创建一个可缓存的线程池。如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程,那么就会回收部分空闲(60秒不执行任务)的线程,当任务数增加时,此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池不会对线程池大小做限制,线程池大小完全依赖于操作系统(或者说JVM)能够创建的最大线程大小。
- newScheduledThreadPool:创建一个大小无限的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。
- newSingleThreadExecutor:创建一个单线程的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。
那我个人感觉就是new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAX_POOL_SIZE, KEEPALIVE_TIME, TIME_UNIT, workQueue, rejectedExecutionHandler);提供了更定制化的线程池制造方法。因为newFixedThreadPool方法其实也是return new ThreadPoolExecutor
java.util.concurrent.Executors类的API提供大量创建连接池的静态方法:
1.固定大小的线程池:
package BackStage;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
public class JavaThreadPool {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个可重用固定线程数的线程池
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);
// 创建实现了Runnable接口对象,Thread对象当然也实现了Runnable接口
Thread t1 = new MyThread();
Thread t2 = new MyThread();
Thread t3 = new MyThread();
Thread t4 = new MyThread();
Thread t5 = new MyThread();
// 将线程放入池中进行执行
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
pool.execute(t5);
// 关闭线程池
pool.shutdown();
}
}
class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在执行。。。");
}
}
2.单任务线程池:
//创建一个使用单个 worker 线程的 Executor,以无界队列方式来运行该线程。
ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();
对于以上两种连接池,大小都是固定的,当要加入的池的线程(或者任务)超过池最大尺寸时候,则入此线程池需要排队等待。一旦池中有线程完毕,则排队等待的某个线程会入池执行。
[2]中还介绍了:3.可变尺寸的线程池newChahedThreadPool;4.延迟连接池;5.单任务延迟连接池;6.自定义线程池
工作中多处接触到了ThreadPoolExecutor。趁着现在还算空,学习总结一下。
前记:
- jdk官方文档(javadoc)是学习的最好,最权威的参考。
- 文章分上中下。上篇中主要介绍ThreadPoolExecutor接受任务相关的两方面入参的意义和区别,池大小参数corePoolSize和maximumPoolSize,BlockingQueue选型(SynchronousQueue,
LinkedBlockingQueue,
ArrayBlockingQueue
);中篇中主要聊聊与keepAliveTime这个参数相关的话题;下片中介绍一下一些比较少用的该类的API,及他的近亲:ScheduledThreadPoolExecutor。 - 如果理解错误,请直接指出。
查看JDK帮助文档,可以发现该类比较简单,继承自AbstractExecutorService,而AbstractExecutorService实现了ExecutorService接口。
ThreadPoolExecutor的完整构造方法的签名是:
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
先记着,后面慢慢解释。
===============================神奇分割线==================================
其实对于ThreadPoolExecutor的构造函数网上有N多的解释的,大多讲得都很好,不过我想先换个方式,从Executors这个类入手。因为他的几个构造工厂构造方法名字取得令人很容易了解有什么特点。但是其实Executors类的底层实现便是ThreadPoolExecutor!
ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现。
在JDK帮助文档中,有如此一段话:
“强烈建议程序员使用较为方便的 Executors
工厂方法 Executors.newCachedThreadPool()
(无界线程池,可以进行自动线程回收)、Executors.newFixedThreadPool(int)
(固定大小线程池)和Executors.newSingleThreadExecutor()
(单个后台线程),它们均为大多数使用场景预定义了设置。”
可以推断出ThreadPoolExecutor与Executors类必然关系密切。
===============================神奇分割线==================================
OK,那就来看看源码吧,从newFixedThreadPool开始。
ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads):固定大小线程池。
可以看到,corePoolSize和maximumPoolSize的大小是一样的(实际上,后面会介绍,如果使用无界queue的话maximumPoolSize参数是没有意义的),keepAliveTime和unit的设值表名什么?-就是该实现不想keep alive!最后的BlockingQueue选择了LinkedBlockingQueue,该queue有一个特点,他是无界的。
- public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
- return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
- 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
- new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
- }
ExecutorService newSingleThreadExecutor():单线程。
可以看到,与fixedThreadPool很像,只不过fixedThreadPool中的入参直接退化为1
- public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
- return new FinalizableDelegatedExecutorService
- (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
- 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
- new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
- }
ExecutorService newCachedThreadPool():无界线程池,可以进行自动线程回收。
这个实现就有意思了。首先是无界的线程池,所以我们可以发现maximumPoolSize为big big。其次BlockingQueue的选择上使用SynchronousQueue。可能对于该BlockingQueue有些陌生,简单说:该QUEUE中,每个插入操作必须等待另一个
线程的对应移除操作。比如,我先添加一个元素,接下来如果继续想尝试添加则会阻塞,直到另一个线程取走一个元素,反之亦然。(想到什么?就是缓冲区为1的生产者消费者模式^_^)
注意到介绍中的自动回收线程的特性吗,为什么呢?先不说,但注意到该实现中corePoolSize和maximumPoolSize的大小不同。
- public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
- return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
- 60L, TimeUnit.SECONDS,
- new SynchronousQueue<Runnable>());
- }
===============================神奇分割线==================================
到此如果有很多疑问,那是必然了(除非你也很了解了)
先从BlockingQueue<Runnable> workQueue这个入参开始说起。在JDK中,其实已经说得很清楚了,一共有三种类型的queue。以下为引用:(我会稍微修改一下,并用红色突出显示)
所有
BlockingQueue
都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互:
- 如果运行的线程少于 corePoolSize,则 Executor 始终首选添加新的线程,而不进行排队。(什么意思?如果当前运行的线程小于corePoolSize,则任务根本不会存放,添加到queue中,而是直接抄家伙(thread)开始运行)
- 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则 Executor 始终首选将请求加入队列,而不添加新的线程。
- 如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出 maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。
-
直接提交。工作队列的默认选项是
SynchronousQueue
,它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此,如果不存在可用于立即运行任务的线程,则试图把任务加入队列将失败,因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。 -
无界队列。使用无界队列(例如,不具有预定义容量的
LinkedBlockingQueue
)将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样,创建的线程就不会超过 corePoolSize。(因此,maximumPoolSize 的值也就无效了。)当每个任务完全独立于其他任务,即任务执行互不影响时,适合于使用无界队列;例如,在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求,当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。 -
有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时,有界队列(如
ArrayBlockingQueue
)有助于防止资源耗尽,但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷:使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销,但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞(例如,如果它们是 I/O 边界),则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小,CPU 使用率较高,但是可能遇到不可接受的调度开销,这样也会降低吞吐量。
===============================神奇分割线==================================
到这里,该了解的理论已经够多了,可以调节的就是corePoolSize和maximumPoolSizes 这对参数还有就是BlockingQueue的选择。
例子一:使用直接提交策略,也即SynchronousQueue。
首先SynchronousQueue是无界的,也就是说他存数任务的能力是没有限制的,但是由于该Queue本身的特性,在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加。在这里不是核心线程便是新创建的线程,但是我们试想一样下,下面的场景。
我们使用一下参数构造ThreadPoolExecutor:
- new ThreadPoolExecutor(
- 2, 3, 30, TimeUnit.SECONDS,
- new <span style="white-space: normal;">SynchronousQueue</span><Runnable>(),
- new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),
- new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
当核心线程已经有2个正在运行.
- 此时继续来了一个任务(A),根据前面介绍的“如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则 Executor 始终首选将请求加入队列,而不添加新的线程。”,所以A被添加到queue中。
- 又来了一个任务(B),且核心2个线程还没有忙完,OK,接下来首先尝试1中描述,但是由于使用的SynchronousQueue,所以一定无法加入进去。
- 此时便满足了上面提到的“如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。”,所以必然会新建一个线程来运行这个任务。
- 暂时还可以,但是如果这三个任务都还没完成,连续来了两个任务,第一个添加入queue中,后一个呢?queue中无法插入,而线程数达到了maximumPoolSize,所以只好执行异常策略了。
LinkedBlockingQueue
OK,此时任务变加入队列之中了,那什么时候才会添加新线程呢?
这里就很有意思了,可能会出现无法加入队列吗?不像SynchronousQueue那样有其自身的特点,对于无界队列来说,总是可以加入的(资源耗尽,当然另当别论)。换句说,永远也不会触发产生新的线程!corePoolSize大小的线程数会一直运行,忙完当前的,就从队列中拿任务开始运行。所以要防止任务疯长,比如任务运行的实行比较长,而添加任务的速度远远超过处理任务的时间,而且还不断增加,如果任务内存大一些,不一会儿就爆了,呵呵。
可以仔细想想哈。
例子三:有界队列,使用ArrayBlockingQueue。
这个是最为复杂的使用,所以JDK不推荐使用也有些道理。与上面的相比,最大的特点便是可以防止资源耗尽的情况发生。
举例来说,请看如下构造方法:
- new ThreadPoolExecutor(
- 2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS,
- new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2),
- new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),
- new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
假设,所有的任务都永远无法执行完。
对于首先来的A,B来说直接运行,接下来,如果来了C,D,他们会被放到queu中,如果接下来再来E,F,则增加线程运行E,F。但是如果再来任务,队列无法再接受了,线程数也到达最大的限制了,所以就会使用拒绝策略来处理。
总结:
- ThreadPoolExecutor的使用还是很有技巧的。
- 使用无界queue可能会耗尽系统资源。
- 使用有界queue可能不能很好的满足性能,需要调节线程数和queue大小
- 线程数自然也有开销,所以需要根据不同应用进行调节。
- 数量大,但是执行时间很短
- 数量小,但是执行时间较长
- 数量又大执行时间又长
- 除了以上特点外,任务间还有些内在关系

相关推荐
基于Maxwell设计的经典280W 4025RPM高效率科尔摩根12极39槽TBM无框力矩电机:生产与学习双重应用案例,基于Maxwell设计的经典280W高转速科尔摩根TBM无框力矩电机:7615系列案例解析与应用实践,基于maxwwell设计的经典280W,4025RPM 内转子 科尔摩根 12极39槽 TBM无框力矩电机,7615系列。 该案例可用于生产,或者学习用,(157) ,maxwell设计; 280W; 4025RPM内转子; 科尔摩根; 12极39槽TBM无框力矩电机; 7615系列; 生产/学习用。,基于Maxwell设计,高功率280W 12极39槽TBM无框力矩电机:生产与学习双用途案例
基于碳交易的微网优化模型的Matlab设计与实现策略分析,基于碳交易的微网优化模型的Matlab设计与实现探讨,考虑碳交易的微网优化模型matlab ,考虑碳交易; 微网优化模型; MATLAB;,基于Matlab的碳交易微网优化模型研究
二级2025模拟试题(答案版)
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,它提供了多种工具和算法来处理图像和视频数据。在C++中,OpenCV可以用于实现基础的人脸识别功能,包括从摄像头、图片和视频中识别人脸,以及通过PCA(主成分分析)提取图像轮廓。以下是对本资源大体的介绍: 1. 从摄像头中识别人脸:通过使用OpenCV的Haar特征分类器,我们可以实时从摄像头捕获的视频流中检测人脸。这个过程涉及到将视频帧转换为灰度图像,然后使用预训练的Haar级联分类器来识别人脸区域。 2. 从视频中识别出所有人脸和人眼:在视频流中,除了检测人脸,我们还可以进一步识别人眼。这通常涉及到使用额外的Haar级联分类器来定位人眼区域,从而实现对人脸特征的更细致分析。 3. 从图片中检测出人脸:对于静态图片,OpenCV同样能够检测人脸。通过加载图片,转换为灰度图,然后应用Haar级联分类器,我们可以在图片中标记出人脸的位置。 4. PCA提取图像轮廓:PCA是一种统计方法,用于分析和解释数据中的模式。在图像处理中,PCA可以用来提取图像的主要轮廓特征,这对于人脸识别技术中的面部特征提取尤
麻雀搜索算法(SSA)自适应t分布改进版:卓越性能与优化代码注释,适合深度学习。,自适应t分布改进麻雀搜索算法(TSSA)——卓越的学习样本,优化效果出众,麻雀搜索算法(SSA)改进——采用自适应t分布改进麻雀位置(TSSA),优化后明显要优于基础SSA(代码基本每一步都有注释,代码质量极高,非常适合学习) ,TSSA(自适应t分布麻雀位置算法);注释详尽;高质量代码;适合学习;算法改进结果优异;TSSA相比基础SSA。,自适应T分布优化麻雀搜索算法:代码详解与学习首选(TSSA改进版)
锂电池主动均衡Simulink仿真研究:多种均衡策略与电路架构的深度探讨,锂电池主动均衡与多种均衡策略的Simulink仿真研究:buckboost拓扑及多层次电路分析,锂电池主动均衡simulink仿真 四节电池 基于buckboost(升降压)拓扑 (还有传统电感均衡+开关电容均衡+双向反激均衡+双层准谐振均衡+环形均衡器+cuk+耦合电感)被动均衡电阻式均衡 、分层架构式均衡以及分层式电路均衡,多层次电路,充放电。 ,核心关键词: 锂电池; 主动均衡; Simulink仿真; 四节电池; BuckBoost拓扑; 传统电感均衡; 开关电容均衡; 双向反激均衡; 双层准谐振均衡; 环形均衡器; CUK均衡; 耦合电感均衡; 被动均衡; 电阻式均衡; 分层架构式均衡; 多层次电路; 充放电。,锂电池均衡策略研究:Simulink仿真下的多拓扑主动与被动均衡技术
S7-1500和分布式外围系统ET200MP模块数据
内置式永磁同步电机无位置传感器模型:基于滑膜观测器和MTPA技术的深度探究,内置式永磁同步电机基于滑膜观测器和MTPA的无位置传感器模型研究,基于滑膜观测器和MTPA的内置式永磁同步电机无位置传感器模型 ,基于滑膜观测器;MTPA;内置式永磁同步电机;无位置传感器模型,基于滑膜观测与MTPA算法的永磁同步电机无位置传感器模型
centos7操作系统下安装docker,及docker常用命令、在docker中运行nginx示例,包括 1.设置yum的仓库 2.安装 Docker Engine-Community 3.docker使用 4.查看docker进程是否启动成功 5.docker常用命令及nginx示例 6.常见问题
给曙光服务器安装windows2012r2时候找不到磁盘,问厂家工程师要的raid卡驱动,内含主流大多数品牌raid卡驱动
数学建模相关主题资源2
西门子四轴卧式加工中心后处理系统:828D至840D支持,四轴联动制造解决方案,图档处理与试看程序一应俱全。,西门子四轴卧加后处理系统:支持828D至840D系统,四轴联动高精度制造解决方案,西门子四轴卧加后处理,支持828D~840D系统,支持四轴联动,可制制,看清楚联系,可提供图档处理试看程序 ,核心关键词:西门子四轴卧加后处理; 828D~840D系统支持; 四轴联动; 制程; 联系; 图档处理试看程序。,西门子四轴卧加后处理程序,支持多种系统与四轴联动
MATLAB下基于列约束生成法CCG的两阶段鲁棒优化问题求解入门指南:算法验证与经典文献参考,MATLAB下基于列约束生成法CCG的两阶段鲁棒优化问题求解入门指南:算法验证与文献参考,MATLAB代码:基于列约束生成法CCG的两阶段问题求解 关键词:两阶段鲁棒 列约束生成法 CCG算法 参考文档:《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation method》 仿真平台:MATLAB YALMIP+CPLEX 主要内容:代码构建了两阶段鲁棒优化模型,并用文档中的相对简单的算例,进行CCG算法的验证,此篇文献是CCG算法或者列约束生成算法的入门级文献,其经典程度不言而喻,几乎每个搞CCG的两阶段鲁棒的人都绕不过此篇文献 ,两阶段鲁棒;列约束生成法;CCG算法;MATLAB;YALMIP+CPLEX;入门级文献。,MATLAB代码实现:基于两阶段鲁棒与列约束生成法CCG的算法验证研究
“生热研究的全面解读:探究参数已配置的Comsol模型中的18650圆柱锂电池表现”,探究已配置参数的COMSOL模型下的锂电池生热现象:18650圆柱锂电池模拟分析,出一个18650圆柱锂电池comsol模型 参数已配置,生热研究 ,出模型; 18650圆柱锂电池; comsol模型; 参数配置; 生热研究,构建18650电池的COMSOL热研究模型
移动端多端运行的知识付费管理系统源码,TP6+Layui+MySQL后端支持,功能丰富,涵盖直播、点播、管理全功能及礼物互动,基于UniApp跨平台开发的移动端知识付费管理系统源码:多端互通、全功能齐备、后端采用TP6与PHP及Layui前端,搭载MySQL数据库与直播、点播、管理、礼物等功能的强大整合。,知识付费管理系统源码,移动端uniApp开发,app h5 小程序一套代码多端运行,后端php(tp6)+layui+MySQL,功能齐全,直播,点播,管理,礼物等等功能应有尽有 ,知识付费;管理系统源码;移动端uniApp开发;多端运行;后端php(tp6);layui;MySQL;直播点播;管理功能;礼物功能,知识付费管理平台:全功能多端运行系统源码(PHP+Layui+MySQL)
基于Python+Django+MySQL的个性化图书推荐系统:协同过滤推荐,智能部署,用户定制功能,基于Python+Django+MySQL的个性化图书推荐系统:协同过滤推荐,智能部署,用户定制功能,Python+Django+Mysql个性化图书推荐系统 图书在线推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法。 帮远程安装部署 一、项目简介 1、开发工具和实现技术 Python3.8,Django4,mysql8,navicat数据库管理工具,html页面,javascript脚本,jquery脚本,bootstrap前端框架,layer弹窗组件、webuploader文件上传组件等。 2、项目功能 前台用户包含:注册、登录、注销、浏览图书、搜索图书、信息修改、密码修改、兴趣喜好标签、图书评分、图书收藏、图书评论、热点推荐、个性化推荐图书等功能; 后台管理员包含:用户管理、图书管理、图书类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、兴趣喜好标签管理、权限管理等。 个性化推荐功能: 无论是否登录,在前台首页展示热点推荐(根据图书被收藏数量降序推荐)。 登录用户,在前台首页展示个性化推荐
STM32企业级锅炉控制器源码分享:真实项目经验,带注释完整源码助你快速掌握实战经验,STM32企业级锅炉控制器源码:真实项目经验,完整注释,助力初学者快速上手,stm32真实企业项目源码 项目要求与网上搜的那些开发板的例程完全不在一个级别,也不是那些凑合性质的项目可以比拟的。 项目是企业级产品的要求开发的,能够让初学者了解真实的企业项目是怎么样的,增加工作经验 企业真实项目网上稀缺,完整源码带注释,适合没有参与工作或者刚学stm32的增加工作经验, 这是一个锅炉的控制器,有流程图和程序协议的介绍。 ,stm32源码;企业级项目;工作经验;锅炉控制器;流程图;程序协议,基于STM32的真实企业级锅炉控制器项目源码
整车性能目标书:涵盖燃油车、混动车及纯电动车型的十六个性能模块目标定义模板与集成开发指南,整车性能目标书:涵盖燃油车、混动车及纯电动车型的十六个性能模块目标定义模板与集成开发指南,整车性能目标书,汽车性能目标书,十六个性能模块目标定义模板,包含燃油车、混动车型及纯电动车型。 对于整车性能的集成开发具有较高的参考价值 ,整车性能目标书;汽车性能目标书;性能模块目标定义模板;燃油车;混动车型;纯电动车型;集成开发;参考价值,《汽车性能模块化目标书:燃油车、混动车及纯电动车的集成开发参考》
SNMP协议测试工具,解压:000000
基于MATLAB与YALMIP的含分布式与储能的微网优化调度模型:精准采集与高效求解,利用MATLAB和YALMIP构建含分布式与储能的微网优化模型,实现精准调度与约束管理,微网优化调度matlab 采用matlab+yalmip编制含分布式和储能的微网优化模型,程序采用15分钟为采集节点,利用cplex求解,程序考虑发电机的启停约束,程序运行可靠 ,微网优化调度; MATLAB编程; YALMIP; 分布式储能; 优化模型; CPLX求解; 节点采集; 发电机约束。,Matlab下的微网优化调度模型:分布式储能协同Cplex求解程序